RAG（検索拡張生成）

利用者の質問に関連する社内文書やデータベースの情報を検索し、その内容をプロンプトに加えて生成AIに回答させる仕組み。学習データに含まれない最新の情報や組織固有の知識を回答に反映でき、根拠を示すことでハルシネーションの抑制にも役立つ。検索の精度と、参照させる文書の品質やアクセス権の管理が回答の質を左右する。

利用者の質問に関連する情報を、社内文書やデータベースなどの外部の知識源から検索し、その結果をプロンプトに加えて生成AIに回答を生成させる手法。モデルを再学習せずに最新の情報や組織固有の知識を反映でき、根拠を示した回答を作りやすく、ハルシネーションの抑制にも役立つ。

学習した内容をもとに文章、画像、音声、プログラムなどを新たに作り出すAI。要約や添削、アイディアの提案などに使われるが、出力の正しさは利用者が確認する必要がある。

テキスト、画像、音声など複数の種類の情報を組み合わせて扱えるAI。図表を含む資料の読み取りなど、単一の形式では扱えない業務に適用できる。

生成AIへの指示文を工夫し、目的に沿った出力を安定して得るための技術。前提条件や出力形式、役割を明示することで精度と再現性を高める。

利用者の入力とは別に、AIの役割や制約をあらかじめ設定しておく指示。応答の方針や禁止事項を固定し、想定外の振る舞いを抑える。

目標を与えると、必要な手順を自ら計画してツールを操作しながら作業を進めるAI。人間の関与をどこに残すかの設計が、安全な利用の鍵となる。

生成AIが事実に基づかない内容を、もっともらしい形で出力する現象。出典元の確認を行わずに業務判断へ用いると誤りが波及する。